人工智能如何赋能经济高质量发展

作者: 佚名 2020-02-17 07:00:20

人工智能如何赋能经济高质量发展

访中国科学技术发展战略研究院研究员李修全

继第一、第二、第三次工业革命之后,人工智能可能引发人类的第四次工业革命,并且其对人类经济社会文化的影响深度远远超过前三次革命。如何看待人工智能对我经济社会发展的影响?如何形成人工智能产业新生态?记者专访了中国科学技术发展战略研究院研究员李修全。

记者:您认为人工智能将对经济社会发展产生哪些影响?

李修全: 智能化变革已是全球范围的大势所趋,作为一项典型的使能型技术,未来人工智能向百行千业广泛渗透将引发深度变革。很多变化现在还难以看清楚,需要随技术的陆续突破和产业形态的持续演化逐步显现。就目前大数据驱动的弱人工智能发展阶段来看,经济社会已经在发生着很多变化,数据开始成为新的生产要素,算法成为新的生产力,产业模式和经济业态不断迭代。

大家都说大数据相当于工业社会的石油,而以人工智能为代表的算法正在成为发掘数据价值的发动机,实现数据、知识与其他要素的相互渗透融合,能够充分放大和提升各类要素的价值创造能力。党的十九届四中全会通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》明确将“数据”作为生产要素之一,提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”,就是要通过合理的产出分配机制调动数据资产参与创新和生产的积极性,充分发掘数据的资产价值。

在生产力方面,基于海量数据和知识库的智能算法在制造、医疗、教育、金融等领域的应用不断拓展,在生产成本控制,产品质量提升等方面显现出巨大潜力;数据收集整理、语音客服、票据处理等大量繁琐的工作正在由人工智能完成;加工制造、建筑、物流等领域各类智能机器人或智能化设施将以更高的效率替代体力劳动,推动生产力的直接改造。

在生产方式方面,高水平人机协同正在成为主流的生产和服务方式,跨界融合成为重要经济形态,共创分享成为经济生态基本特征,个性化需求与定制成为消费新潮流。智能经济时代,通过发掘数据和知识作为新的生产要素的价值,通过发掘智能算法作为新的生产力的价值,通过变革生产、营销、服务的组织模式,都会极大地提高各行各业的生产效率,形成新的产业形态。

记者:人工智能如何为我国经济高质量发展助力?

李修全: 在智能化阶段,人工智能技术通过与各行各业深度融合,升级传统产品、改造传统行业同时,一批新产品、新产业、新业态大量涌现,拓展了产业新空间。

一是催生一批人工智能新产品和新产业。各类专用智能芯片发展迅速,正在成长为芯片领域的新贵;智能医疗诊断产品、机器翻译产品、无人机、智能机器人、健康监测可穿戴硬件等都会为用户带来全新价值。

二是开发更为广阔的“旧动能”沃土。通过加入人机感知、知识交互、情感陪伴等功能,人工智能正在给音箱、门锁、冰箱等传统家居家电产品带来再次产业增长;高效能的营销大脑、智能化配送等技术推进零售业改造升级,新零售正在成长为新经济的代表。

三是促进生产过程降本提质增效。通过灵巧操作、工业视觉、能耗优化等,实现传统生产工艺改造,推动质量、效益和国际竞争力提升,服装制造业等也有可能因柔性制造机器人等新技术的应用迎来全球产业格局重构。

四是孕育更高阶段的知识经济。智能医疗、智能教育实现了高水平医生和教师的知识在更大范围的共享,放大知识的经济价值,推动知识经济进入全新阶段。

记者:中国人工智能产业取得了哪些发展成就,目前产业发展现状如何?

李修全: 近年来中国人工智能产业化发展迅速,企业数量、融资规模均居全球第二,成为人工智能产业化大国之一。智能芯片、智能软件、自动驾驶等领域的创新创业大量涌现;人工智能与实体经济加速融合,带动了制造、物流、金融、零售一大批传统行业转型升级;智能化正在为中国新旧动能转换和国民经济高质量发展提供有力支撑。但与此同时,中国智能产业也存在基础层发展薄弱的问题,在共性技术平台、芯片处理器、传感器等基础支撑领域的企业数量较少,发展相对薄弱。

记者:如何促进人工智能和实体经济的融合,形成人工智能产业生态?

李修全: 全球人工智能产业化总体上看仍处于早期阶段,机遇与挑战并存。随着人工智能产业化应用从娱乐、消费等领域开始向制造、能源、交通等更大范围的实体经济进军,技术落地难度和面临的问题将大大增加。需要避免脱离技术阶段的过高预期和借概念投机式发展,以务实的态度坚持技术创新攻坚克难。一是要强化产业界和学术界的协同创新,加快突破一批人工智能产业化核心关键技术。二要加强智能化基础设施建设,夯实制造业等领域的基础信息化能力。三要加速早期落地场景探索,从实体经济业务需求角度追求能力提升,通过应用迭代加速技术成熟。

此外,也要完善支持人工智能发展的重点政策,落实对人工智能中小企业和初创企业的财税优惠政策,有序推进公共数据开放共享。重视“+人工智能”各领域的复合型人才培养,培养一批贯通人工智能技术和行业知识的多学科复合型人才。

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